Examen1

Imagen del cluster AWS:

MapReduce (A)

Nota.- Para este ejercicio se procesaron los archivos contaminates_1986 a contaminantes_2017 por separado en cada carpeta de salidas existe archivo resultados.csv que concentra los resultados de las particiones.

Incluye el conteo total y el conteo de nulos o vacíos

A.1 ¿Cuántas estaciones meteorológicas diferentes tienes por año?

library(knitr)
library(readr)
respa1 <- read_csv('./MapReduce/mr_a_1.csv/resultados.csv',col_names=TRUE)

## Parsed with column specification:
## cols(
##   Anio = col_integer(),
##   Estaciones = col_integer()
## )

kable(respa1)

Anio	Estaciones
1986	21
1987	25
1988	25
1989	25
1990	25
1991	25
1992	25
1993	25
1994	31
1995	31
1996	31
1997	31
1998	31
1999	31
2000	30
2001	30
2002	30
2003	34
2004	34
2005	33
2006	33
2007	35
2008	34
2009	34
2010	34
2011	25
2012	28
2013	28
2014	29
2015	35
2016	34
2017	34

evidencia A1 AWS:

Archivo Mapper, Reducer: /MapReduce/mapper1.py, /MapReduce/reducer1.py Archivo de salida(Particiones): /MapReduce/mr_a_1.csv (part-00000-part-00006)

A.2 ¿Cuántos registros hay por contaminante y estación meteorológica?

library(readr)
respa2 <- read_csv('./MapReduce/mr_a_2.csv/resultado.csv',col_names=TRUE)

## Parsed with column specification:
## cols(
##   id_parameter = col_character(),
##   id_station = col_character(),
##   Total = col_integer(),
##   Nulos = col_integer()
## )

kable(respa2)

id_parameter	id_station	Total	Nulos
CO	ACO	61368	16543
CO	AJM	26304	2436
CO	ARA	184080	43623
CO	ATI	157176	41070
CO	AZC	105192	12535
CO	BJU	187776	27957
CO	CAM	61368	10279
CO	CCA	29976	2841
CO	CES	184080	32287
CO	CHO	96432	35217
CO	CUA	61368	11812
CO	CUI	70128	16694
CO	FAC	219144	18571
CO	HAN	122712	15934
CO	HGM	51408	4210
CO	IMP	219144	48246
CO	INN	20784	4787
CO	IZT	96432	13017
CO	LAG	219144	28694
CO	LLA	61368	42606
CO	LPR	61368	27541
CO	MER	280512	34436
CO	MGH	26304	2229
CO	MIN	184080	39325
CO	MON	78912	41820
CO	MPA	17088	2595
CO	NET	113952	40156
CO	NEZ	61368	13335
CO	PED	280512	28611
CO	PLA	201624	27326
CO	SAG	201624	36460
CO	SFE	51408	14664
CO	SJA	61368	16630
CO	SUR	133176	16374
CO	TAC	157776	13796
CO	TAH	78912	26345
CO	TAX	219144	46853
CO	TLA	280512	36137
CO	TLI	210384	35253
CO	TPN	35064	24693
CO	UAX	51408	4093
CO	UIZ	271752	57523
CO	VAL	140256	16667
CO	VIF	210384	42129
CO	XAL	280512	36958
NO	ACO	61368	14976
NO	AJM	26304	1995
NO	ATI	131496	21286
NO	AZC	70128	4391
NO	BJU	17544	702
NO	CAM	61368	11466
NO	CCA	29976	5513
NO	CES	70128	2576
NO	CHO	61368	42158
NO	COY	61368	13571
NO	CUA	61368	9091
NO	CUT	51408	7361
NO	FAC	131496	8713
NO	HAN	35064	6809
NO	HGM	51408	6475
NO	IZT	96432	12330
NO	LAG	70128	3168
NO	LLA	61368	32270
NO	LPR	61368	40674
NO	MER	131496	12744
NO	MGH	26304	2506
NO	MON	61368	12782
NO	NEZ	61368	13312
NO	PED	131496	8002
NO	PLA	61368	2750
NO	SAG	131496	15395
NO	SFE	51408	11209
NO	SJA	61368	19834
NO	SUR	106872	9304
NO	TAC	70128	5947
NO	TAH	61368	15511
NO	TAX	70128	9019
NO	TLA	131496	11732
NO	TLI	131496	11688
NO	TPN	36720	8017
NO	UAX	51408	3762
NO	UIZ	131496	9693
NO	VIF	131496	22061
NO	XAL	131496	10622
NO2	ACO	61368	14976
NO2	AJM	26304	1990
NO2	ATI	175320	37018
NO2	AZC	140256	13299
NO2	BJU	105192	15686
NO2	CAM	61368	11466
NO2	CCA	29976	5513
NO2	CES	219144	44834
NO2	CHO	61368	42158
NO2	COY	61368	13566
NO2	CUA	61368	9090
NO2	CUT	51408	7361
NO2	FAC	227928	36676
NO2	HAN	122712	19426
NO2	HGM	51408	6475
NO2	IZT	96432	12324
NO2	LAG	140256	9965
NO2	LLA	61368	32270
NO2	LPR	61368	40674
NO2	MER	280512	49623
NO2	MGH	26304	2503
NO2	MON	61368	12782
NO2	NEZ	61368	13308
NO2	PED	280512	33057
NO2	PLA	131496	10450
NO2	SAG	219144	31130
NO2	SFE	51408	11209
NO2	SJA	61368	19713
NO2	SUR	133176	16106
NO2	TAC	157776	18443
NO2	TAH	61368	15510
NO2	TAX	140256	17250
NO2	TLA	280512	50494
NO2	TLI	175320	19165
NO2	TPN	36720	8017
NO2	UAX	51408	3762
NO2	UIZ	201624	23117
NO2	VIF	201624	51000
NO2	XAL	280512	62521
NOX	ACO	61368	14976
NOX	AJM	26304	1990
NOX	ATI	175320	37018
NOX	AZC	140256	13299
NOX	BJU	105192	15686
NOX	CAM	61368	11466
NOX	CCA	29976	5513
NOX	CES	219144	44834
NOX	CHO	61368	42158
NOX	COY	61368	13566
NOX	CUA	61368	9090
NOX	CUT	51408	7361
NOX	FAC	227928	36676
NOX	HAN	122712	19426
NOX	HGM	51408	6475
NOX	IZT	96432	12324
NOX	LAG	140256	9965
NOX	LLA	61368	32270
NOX	LPR	61368	40674
NOX	MER	280512	49623
NOX	MGH	26304	2503
NOX	MON	61368	12782
NOX	NEZ	61368	13308
NOX	PED	280512	33057
NOX	PLA	131496	10450
NOX	SAG	219144	31130
NOX	SFE	51408	11209
NOX	SJA	61368	19713
NOX	SUR	133176	16106
NOX	TAC	157776	18443
NOX	TAH	61368	15510
NOX	TAX	140256	17250
NOX	TLA	280512	50494
NOX	TLI	175320	19165
NOX	TPN	36720	8017
NOX	UAX	51408	3762
NOX	UIZ	201624	23117
NOX	VIF	201624	51000
NOX	XAL	280512	62521
O3	ACO	96432	23025
O3	AJM	26304	1964
O3	AJU	26304	4252
O3	ATI	43224	7816
O3	AZC	219144	48713
O3	BJU	135192	15326
O3	CAM	61368	9893
O3	CCA	29976	3012
O3	CES	219144	26003
O3	CHO	96432	19394
O3	COY	113952	12164
O3	CUA	210384	31489
O3	CUT	43272	3456
O3	FAC	245448	28546
O3	GAM	18288	1496
O3	HAN	184080	42019
O3	HGM	51408	5008
O3	INN	20784	3813
O3	IZT	96432	10907
O3	LAG	184080	19614
O3	LLA	61368	12349
O3	LPR	61368	20272
O3	MER	280512	35092
O3	MGH	26304	2178
O3	MON	210384	35787
O3	MPA	17088	1720
O3	NEZ	61368	12817
O3	PED	280512	25469
O3	PLA	219144	26800
O3	SAG	280512	63783
O3	SFE	51408	11303
O3	SJA	61368	16535
O3	SUR	134376	15081
O3	TAC	157776	14136
O3	TAH	210384	27177
O3	TAX	157776	17703
O3	TLA	280512	39940
O3	TLI	61368	12132
O3	TPN	188568	45856
O3	UAX	51408	3284
O3	UIZ	245448	27582
O3	VIF	61368	13331
O3	XAL	280512	37243
PM10	ACO	61368	13195
PM10	AJM	26136	2202
PM10	ATI	43080	7806
PM10	BJU	21216	871
PM10	CAM	61368	14113
PM10	CES	140256	8503
PM10	CHO	43104	5887
PM10	CUA	42408	8216
PM10	CUT	43416	7538
PM10	FAC	157800	19634
PM10	HAN	61368	13112
PM10	HGM	51408	7155
PM10	INN	20784	5837
PM10	IZT	96432	10052
PM10	LVI	140256	13090
PM10	MER	201624	15797
PM10	MGH	26304	1377
PM10	MPA	17088	2717
PM10	NET	43824	3940
PM10	PED	201624	33009
PM10	PLA	87672	19610
PM10	SAG	157800	25130
PM10	SFE	51408	16847
PM10	SUR	135696	18592
PM10	TAH	201624	54778
PM10	TAX	96432	16733
PM10	TLA	201624	19461
PM10	TLI	201624	83647
PM10	UIZ	61368	19748
PM10	VIF	201624	45660
PM10	XAL	201624	20516
PM2.5	ACO	35064	11824
PM2.5	AJM	26136	2204
PM2.5	AJU	18648	4908
PM2.5	BJU	21216	872
PM2.5	CAM	131496	23580
PM2.5	CCA	29808	2289
PM2.5	COY	131496	18828
PM2.5	GAM	18288	11603
PM2.5	HGM	51408	7155
PM2.5	INN	20784	5837
PM2.5	MER	131496	20568
PM2.5	MGH	26304	1377
PM2.5	MPA	17088	2717
PM2.5	NEZ	61368	11370
PM2.5	PED	61368	27036
PM2.5	PER	78888	15160
PM2.5	SAG	131496	24936
PM2.5	SFE	51408	16847
PM2.5	SJA	131496	38960
PM2.5	TLA	131496	21920
PM2.5	UAX	51408	4305
PM2.5	UIZ	131496	27835
PM2.5	XAL	61368	14543
PMCO	AJM	26136	2202
PMCO	BJU	21216	870
PMCO	CAM	52608	9560
PMCO	HGM	51408	7155
PMCO	INN	20784	5839
PMCO	MER	52608	6250
PMCO	MGH	26304	1377
PMCO	MPA	17088	2717
PMCO	PED	52608	22183
PMCO	SAG	52608	9707
PMCO	SFE	51408	16847
PMCO	TLA	52608	10112
PMCO	UIZ	52608	15506
PMCO	XAL	52608	9718
SO2	ACO	96432	22979
SO2	AJM	26304	1979
SO2	ARA	157776	31867
SO2	ATI	210384	41666
SO2	AZC	219144	41895
SO2	BJU	107712	11730
SO2	CAM	61368	11709
SO2	CCA	29976	2790
SO2	CES	219144	38912
SO2	CHO	96432	22514
SO2	CUA	61368	16760
SO2	CUT	51408	5952
SO2	FAC	280512	46812
SO2	HAN	184080	47218
SO2	HGM	51408	2784
SO2	INN	19656	3531
SO2	IZT	96432	12829
SO2	LAG	140256	8556
SO2	LLA	280512	97940
SO2	LPR	280512	69851
SO2	LVI	219144	27563
SO2	MER	280512	38240
SO2	MGH	26304	1883
SO2	MON	61368	36969
SO2	MPA	16968	1722
SO2	NET	61344	10271
SO2	NEZ	61368	13307
SO2	PED	280512	39807
SO2	PLA	140256	7162
SO2	SAG	227928	34155
SO2	SFE	51408	10715
SO2	SJA	61368	16471
SO2	SUR	255576	63209
SO2	TAC	219144	34647
SO2	TAH	210384	39974
SO2	TAX	140256	14517
SO2	TLA	280512	38184
SO2	TLI	210384	27751
SO2	TPN	36720	7801
SO2	UAX	51408	3094
SO2	UIZ	201624	16295
SO2	VAL	210384	39904
SO2	VIF	210384	40432
SO2	XAL	280512	44992

evidencia A2 AWS:

Archivo Mapper, Reducer: /MapReduce/mapper2.py, /MapReduce/reducer2.py Archivo de salida(Particiones): /MapReduce/mr_a_2.csv (part-00000-part-00006)

A.3 ¿Cuántos registros hay por contaminante y año?

library(readr)
respa3 <- read_csv('./MapReduce/mr_a_3.csv/resultado.csv',col_names=TRUE)

## Parsed with column specification:
## cols(
##   id_parameter = col_character(),
##   Anio = col_integer(),
##   Total = col_integer(),
##   Nulos = col_integer()
## )

kable(respa3)

id_parameter	Anio	Total	Nulos
CO	1986	96360	49669
CO	1987	131400	55732
CO	1988	131760	45889
CO	1989	131400	42648
CO	1990	131400	40893
CO	1991	131400	47731
CO	1992	131760	49094
CO	1993	157680	47378
CO	1994	175200	26085
CO	1995	219000	31875
CO	1996	219600	37144
CO	1997	201480	30937
CO	1998	201480	8209
CO	1999	201480	5354
CO	2000	202032	21362
CO	2001	201480	18998
CO	2002	201480	22447
CO	2003	201480	10613
CO	2004	202032	9010
CO	2005	192720	8961
CO	2006	192720	38407
CO	2007	166440	27105
CO	2008	158112	18601
CO	2009	157680	25350
CO	2010	148920	16645
CO	2011	192720	61186
CO	2012	216000	23272
CO	2013	227160	65963
CO	2014	231432	75602
CO	2015	245112	51140
CO	2016	263064	51808
CO	2017	262800	46200
NO	2003	166440	9143
NO	2004	166896	8697
NO	2005	157680	6824
NO	2006	157680	16404
NO	2007	157680	13685
NO	2008	158112	15540
NO	2009	157680	17853
NO	2010	148920	11613
NO	2011	210240	63544
NO	2012	241152	23541
NO	2013	245280	22593
NO	2014	248952	45362
NO	2015	257376	68930
NO	2016	254736	65129
NO	2017	254040	72557
NO2	1986	43800	29303
NO2	1987	43800	22483
NO2	1988	43920	23594
NO2	1989	43800	17423
NO2	1990	43800	11742
NO2	1991	43800	14905
NO2	1992	52704	24198
NO2	1993	87600	36860
NO2	1994	87600	18157
NO2	1995	140160	35179
NO2	1996	140544	28375
NO2	1997	140160	30846
NO2	1998	157680	14913
NO2	1999	157680	18464
NO2	2000	166896	24778
NO2	2001	166440	15922
NO2	2002	166440	15518
NO2	2003	166440	9143
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O3	2009	192720	31314
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PM10	1997	87600	15012
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PM10	2007	131400	24605
PM10	2008	131760	23196
PM10	2009	131400	28330
PM10	2010	122640	13555
PM10	2011	122640	23559
PM10	2012	138144	16193
PM10	2013	171912	17064
PM10	2014	175200	31182
PM10	2015	194904	35047
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PM10	2017	210240	54186
PM2.5	2003	70080	43905
PM2.5	2004	70272	6380
PM2.5	2005	70080	7587
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PM2.5	2007	78840	12313
PM2.5	2008	79056	8313
PM2.5	2009	78840	15143
PM2.5	2010	78840	10594
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PM2.5	2012	110592	14744
PM2.5	2013	113880	10735
PM2.5	2014	117384	18100
PM2.5	2015	148752	23608
PM2.5	2016	184008	51906
PM2.5	2017	183960	60151
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PMCO	2013	78840	7453
PMCO	2014	78840	14100
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SO2	1988	122976	44476
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SO2	1993	148920	61566
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SO2	1998	227760	6107
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SO2	2004	219600	44898
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SO2	2010	227760	32638
SO2	2011	201480	42149
SO2	2012	232368	23029
SO2	2013	236520	37484
SO2	2014	240192	36162
SO2	2015	252912	50750
SO2	2016	271728	51687
SO2	2017	271560	38566

evidencia A3 AWS:

Archivo Mapper, Reducer: /MapReduce/mapper3.py, /MapReduce/reducer3.py Archivo de salida(Particiones): /MapReduce/mr_a_3.csv (part-00000-part-00006)

A.4 ¿Cuántos registros hay por contaminante, año y estación meteorológica?

library(readr)
respa4 <- read_csv('./MapReduce/mr_a_4.csv/resultado.csv',col_names=TRUE)

## Parsed with column specification:
## cols(
##   id_parameter = col_character(),
##   Anio = col_integer(),
##   id_station = col_character(),
##   Total = col_integer(),
##   Nulos = col_integer()
## )

kable(respa4)

id_parameter	Anio	id_station	Total	Nulos
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CO	1986	TAX	8760	6190
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CO	1987	BJU	8760	2350
CO	1987	CES	8760	3852
CO	1987	CUI	8760	2648
CO	1987	IMP	8760	2613
CO	1987	LAG	8760	2704
CO	1987	MER	8760	2699
CO	1987	MIN	8760	4152
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CO	1987	PED	8760	3055
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CO	1987	TAX	8760	2823
CO	1987	TLA	8760	4065
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CO	1988	CES	8784	1543
CO	1988	CUI	8784	1164
CO	1988	IMP	8784	1227
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CO	1988	MER	8784	1398
CO	1988	MIN	8784	2126
CO	1988	NET	8784	8784
CO	1988	PED	8784	1615
CO	1988	PLA	8784	3794
CO	1988	TAX	8784	2548
CO	1988	TLA	8784	1225
CO	1988	UIZ	8784	8784
CO	1988	XAL	8784	3062
CO	1989	ARA	8760	2323
CO	1989	BJU	8760	2520
CO	1989	CES	8760	2995
CO	1989	CUI	8760	1035
CO	1989	IMP	8760	2005
CO	1989	LAG	8760	2574
CO	1989	MER	8760	2167
CO	1989	MIN	8760	958
CO	1989	NET	8760	4804
CO	1989	PED	8760	750
CO	1989	PLA	8760	4354
CO	1989	TAX	8760	799
CO	1989	TLA	8760	2185
CO	1989	UIZ	8760	8740
CO	1989	XAL	8760	4439
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CO	1990	CES	8760	2270
CO	1990	CUI	8760	2929
CO	1990	IMP	8760	2942
CO	1990	LAG	8760	3064
CO	1990	MER	8760	959
CO	1990	MIN	8760	2376
CO	1990	NET	8760	1911
CO	1990	PED	8760	1595
CO	1990	PLA	8760	1929
CO	1990	TAX	8760	4315
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CO	1991	CES	8760	1804
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CO	1992	CES	8784	3539
CO	1992	CUI	8784	1110
CO	1992	IMP	8784	5803
CO	1992	LAG	8784	3075
CO	1992	MER	8784	3038
CO	1992	MIN	8784	2524
CO	1992	NET	8784	2936
CO	1992	PED	8784	1748
CO	1992	PLA	8784	1849
CO	1992	TAX	8784	6258
CO	1992	TLA	8784	3226
CO	1992	UIZ	8784	4739
CO	1992	XAL	8784	2512
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CO	1993	BJU	8760	488
CO	1993	CES	8760	2473
CO	1993	CUI	8760	2053
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CO	1993	IMP	8760	2904
CO	1993	LAG	8760	1979
CO	1993	MER	8760	1488
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CO	1993	NET	8760	4855
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CO	1993	PLA	8760	1500
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CO	1993	TAX	8760	4561
CO	1993	TLA	8760	1572
CO	1993	UIZ	8760	2652
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CO	1994	NET	8760	1197
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CO	1994	TAC	8760	807
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CO	1995	FAC	8760	966
CO	1995	HAN	8760	389
CO	1995	IMP	8760	1667
CO	1995	LAG	8760	1075
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CO	1995	NET	8760	894
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CO	1995	PLA	8760	1006
CO	1995	SAG	8760	627
CO	1995	TAC	8760	742
CO	1995	TAH	8760	3284
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CO	1996	AZC	8784	883
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CO	1996	LAG	8784	615
CO	1996	MER	8784	636
CO	1996	MIN	8784	2401
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CO	1996	TAH	8784	6984
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CO	1996	VAL	8784	370
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CO	1998	TAC	8760	360
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CO	1999	PLA	8760	74
CO	1999	SAG	8760	144
CO	1999	TAC	8760	102
CO	1999	TAX	8760	71
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CO	2000	PED	8784	452
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CO	2008	MER	8784	613
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CO	2008	PLA	8784	559
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CO	2008	TAC	8784	386
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CO	2010	TLI	8760	221
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CO	2010	VAL	8760	3893
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CO	2014	LPR	8760	8760
CO	2014	MER	8760	1197
CO	2014	MON	8760	8760
CO	2014	NEZ	8760	827
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CO	2014	TPN	8760	8760
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CO	2015	ATI	8760	3083
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CO	2015	CAM	8760	923
CO	2015	CCA	8760	651
CO	2015	CHO	8760	2142
CO	2015	CUA	8760	554
CO	2015	FAC	8760	486
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CO	2015	LLA	8760	7045
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CO	2015	MON	8760	2837
CO	2015	NEZ	8760	351
CO	2015	PED	8760	403
CO	2015	SAG	8760	213
CO	2015	SFE	8760	5174
CO	2015	SJA	8760	3439
CO	2015	SUR	1680	16
CO	2015	TAH	8760	3304
CO	2015	TLA	8760	470
CO	2015	TLI	8760	3088
CO	2015	UAX	8760	573
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CO	2016	ATI	8784	2147
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CO	2016	CAM	8784	700
CO	2016	CCA	8784	979
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CO	2016	FAC	8784	1209
CO	2016	HGM	8784	928
CO	2016	INN	8784	2523
CO	2016	IZT	8784	876
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CO	2016	LPR	8784	3987
CO	2016	MER	8784	1144
CO	2016	MGH	8784	505
CO	2016	MON	8784	1891
CO	2016	MPA	8328	480
CO	2016	NEZ	8784	1053
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NO2	1986	PED	8760	6243
NO2	1986	TLA	8760	6009
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NO2	1988	CES	8784	8784
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O3	2009	AZC	8760	350
O3	2009	CES	8760	436
O3	2009	CHO	8760	701
O3	2009	COY	8760	305
O3	2009	CUA	8760	4683
O3	2009	FAC	8760	526
O3	2009	IZT	8760	428
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O3	2010	AZC	8760	755
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O3	2010	IZT	8760	425
O3	2010	LAG	8760	517
O3	2010	MER	8760	436
O3	2010	MON	8760	935
O3	2010	PED	8760	436
O3	2010	PLA	8760	136
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O3	2013	LLA	8760	3305
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O3	2013	MON	8760	565
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O3	2013	PED	8760	615
O3	2013	SAG	8760	1354
O3	2013	SFE	8760	592
O3	2013	SJA	8760	368
O3	2013	SUR	8760	566
O3	2013	TAH	8760	327
O3	2013	TLA	8760	1131
O3	2013	TLI	8760	374
O3	2013	TPN	8760	1109
O3	2013	UAX	8760	637
O3	2013	UIZ	8760	396
O3	2013	VIF	8760	447
O3	2013	XAL	8760	791
O3	2014	ACO	8760	1264
O3	2014	ATI	8760	1566
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PM10	2013	ACO	8760	662
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PM10	2013	CAM	8760	1508
PM10	2013	CHO	8040	1794
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PMCO	2017	PED	8760	8760
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SO2	2005	LAG	8760	769
SO2	2005	LLA	8760	5958
SO2	2005	LPR	8760	196
SO2	2005	LVI	8760	603
SO2	2005	MER	8760	1078
SO2	2005	PED	8760	1230
SO2	2005	PLA	8760	805
SO2	2005	SAG	8760	424
SO2	2005	SUR	8760	566
SO2	2005	TAC	8760	442
SO2	2005	TAH	8760	682
SO2	2005	TAX	8760	807
SO2	2005	TLA	8760	1446
SO2	2005	TLI	8760	486
SO2	2005	UIZ	8760	659
SO2	2005	VAL	8760	417
SO2	2005	VIF	8760	927
SO2	2005	XAL	8760	1136
SO2	2006	ARA	8760	974
SO2	2006	ATI	8760	315
SO2	2006	AZC	8760	1125
SO2	2006	CES	8760	692
SO2	2006	FAC	8760	1236
SO2	2006	HAN	8760	5317
SO2	2006	LAG	8760	795
SO2	2006	LLA	8760	279
SO2	2006	LPR	8760	561
SO2	2006	LVI	8760	501
SO2	2006	MER	8760	921
SO2	2006	PED	8760	356
SO2	2006	PLA	8760	680
SO2	2006	SAG	8760	1687
SO2	2006	SUR	8760	2525
SO2	2006	TAC	8760	847
SO2	2006	TAH	8760	1024
SO2	2006	TAX	8760	1854
SO2	2006	TLA	8760	427
SO2	2006	TLI	8760	334
SO2	2006	UIZ	8760	453
SO2	2006	VAL	8760	985
SO2	2006	VIF	8760	196
SO2	2006	XAL	8760	883
SO2	2007	ACO	8760	5573
SO2	2007	ARA	8760	2608
SO2	2007	ATI	8760	1238
SO2	2007	AZC	8760	659
SO2	2007	CES	8760	146
SO2	2007	CHO	8760	5423
SO2	2007	FAC	8760	164
SO2	2007	IZT	8760	4868
SO2	2007	LAG	8760	195
SO2	2007	LLA	8760	2271
SO2	2007	LPR	8760	653
SO2	2007	LVI	8760	545
SO2	2007	MER	8760	292
SO2	2007	PED	8760	425
SO2	2007	PLA	8760	672
SO2	2007	SAG	8760	1431
SO2	2007	SUR	8760	459
SO2	2007	TAC	8760	1166
SO2	2007	TAH	8760	1958
SO2	2007	TAX	8760	313
SO2	2007	TLA	8760	289
SO2	2007	TLI	8760	1049
SO2	2007	UIZ	8760	181
SO2	2007	VAL	8760	2694
SO2	2007	VIF	8760	589
SO2	2007	XAL	8760	543
SO2	2008	ACO	8784	715
SO2	2008	ARA	8784	2806
SO2	2008	ATI	8784	385
SO2	2008	AZC	8784	388
SO2	2008	CES	8784	207
SO2	2008	CHO	8784	2451
SO2	2008	FAC	8784	523
SO2	2008	IZT	8784	249
SO2	2008	LAG	8784	754
SO2	2008	LLA	8784	2794
SO2	2008	LPR	8784	541
SO2	2008	LVI	8784	1342
SO2	2008	MER	8784	281
SO2	2008	PED	8784	236
SO2	2008	PLA	8784	130
SO2	2008	SAG	8784	465
SO2	2008	SUR	8784	1981
SO2	2008	TAC	8784	324
SO2	2008	TAH	8784	536
SO2	2008	TAX	8784	2699
SO2	2008	TLA	8784	366
SO2	2008	TLI	8784	417
SO2	2008	UIZ	8784	1809
SO2	2008	VAL	8784	796
SO2	2008	VIF	8784	2260
SO2	2008	XAL	8784	350
SO2	2009	ACO	8760	3804
SO2	2009	ARA	8760	4767
SO2	2009	ATI	8760	203
SO2	2009	AZC	8760	901
SO2	2009	CES	8760	363
SO2	2009	CHO	8760	801
SO2	2009	FAC	8760	260
SO2	2009	IZT	8760	389
SO2	2009	LAG	8760	352
SO2	2009	LLA	8760	4709
SO2	2009	LPR	8760	541
SO2	2009	LVI	8760	3155
SO2	2009	MER	8760	950
SO2	2009	PED	8760	435
SO2	2009	PLA	8760	590
SO2	2009	SAG	8760	650
SO2	2009	SUR	8760	728
SO2	2009	TAC	8760	2444
SO2	2009	TAH	8760	476
SO2	2009	TAX	8760	3204
SO2	2009	TLA	8760	406
SO2	2009	TLI	8760	213
SO2	2009	UIZ	8760	271
SO2	2009	VAL	8760	4216
SO2	2009	VIF	8760	3891
SO2	2009	XAL	8760	495
SO2	2010	ACO	8760	995
SO2	2010	ARA	8760	5303
SO2	2010	ATI	8760	311
SO2	2010	AZC	8760	236
SO2	2010	CES	8760	393
SO2	2010	CHO	8760	1174
SO2	2010	FAC	8760	266
SO2	2010	IZT	8760	325
SO2	2010	LAG	8760	397
SO2	2010	LLA	8760	6119
SO2	2010	LPR	8760	3715
SO2	2010	LVI	8760	367
SO2	2010	MER	8760	475
SO2	2010	PED	8760	352
SO2	2010	PLA	8760	124
SO2	2010	SAG	8760	1395
SO2	2010	SUR	8760	532
SO2	2010	TAC	8760	191
SO2	2010	TAH	8760	659
SO2	2010	TAX	8760	290
SO2	2010	TLA	8760	486
SO2	2010	TLI	8760	157
SO2	2010	UIZ	8760	355
SO2	2010	VAL	8760	3516
SO2	2010	VIF	8760	3924
SO2	2010	XAL	8760	581
SO2	2011	ACO	8760	1231
SO2	2011	ATI	8760	199
SO2	2011	CAM	8760	4510
SO2	2011	CHO	8760	3465
SO2	2011	CUA	8760	4809
SO2	2011	FAC	8760	439
SO2	2011	IZT	8760	508
SO2	2011	LLA	8760	685
SO2	2011	LPR	8760	347
SO2	2011	MER	8760	633
SO2	2011	MON	8760	5188
SO2	2011	NEZ	8760	5171
SO2	2011	PED	8760	440
SO2	2011	SAG	8760	973
SO2	2011	SJA	8760	4632
SO2	2011	SUR	8760	262
SO2	2011	TAH	8760	868
SO2	2011	TLA	8760	630
SO2	2011	TLI	8760	340
SO2	2011	TPN	8760	4546
SO2	2011	UIZ	8760	410
SO2	2011	VIF	8760	1326
SO2	2011	XAL	8760	537
SO2	2012	ACO	8784	682
SO2	2012	ATI	8784	554
SO2	2012	CAM	8784	1885
SO2	2012	CHO	8784	735
SO2	2012	CUA	8784	568
SO2	2012	CUT	7584	2428
SO2	2012	FAC	8784	436
SO2	2012	HGM	7584	441
SO2	2012	IZT	8784	1083
SO2	2012	LLA	8784	488
SO2	2012	LPR	8784	290
SO2	2012	MER	8784	443
SO2	2012	MON	8784	1263
SO2	2012	NEZ	8784	1125
SO2	2012	PED	8784	586
SO2	2012	SAG	8784	2601
SO2	2012	SFE	7584	1391
SO2	2012	SJA	8784	518
SO2	2012	SUR	8784	134
SO2	2012	TAH	8784	623
SO2	2012	TLA	8784	857
SO2	2012	TLI	8784	688
SO2	2012	TPN	8784	1005
SO2	2012	UAX	7584	680
SO2	2012	UIZ	8784	342
SO2	2012	VIF	8784	632
SO2	2012	XAL	8784	551
SO2	2013	ACO	8760	797
SO2	2013	ATI	8760	733
SO2	2013	CAM	8760	892
SO2	2013	CHO	8760	4186
SO2	2013	CUA	8760	762
SO2	2013	CUT	8760	953
SO2	2013	FAC	8760	589
SO2	2013	HGM	8760	428
SO2	2013	IZT	8760	1483
SO2	2013	LLA	8760	3217
SO2	2013	LPR	8760	483
SO2	2013	MER	8760	440
SO2	2013	MON	8760	8760
SO2	2013	NEZ	8760	1830
SO2	2013	PED	8760	752
SO2	2013	SAG	8760	2949
SO2	2013	SFE	8760	642
SO2	2013	SJA	8760	610
SO2	2013	SUR	8760	313
SO2	2013	TAH	8760	1996
SO2	2013	TLA	8760	688
SO2	2013	TLI	8760	346
SO2	2013	TPN	8760	941
SO2	2013	UAX	8760	556
SO2	2013	UIZ	8760	541
SO2	2013	VIF	8760	460
SO2	2013	XAL	8760	1137
SO2	2014	ACO	8760	1651
SO2	2014	ATI	8760	1395
SO2	2014	CAM	8760	600
SO2	2014	CCA	3672	103
SO2	2014	CHO	8760	994
SO2	2014	CUA	8760	1158
SO2	2014	CUT	8760	400
SO2	2014	FAC	8760	212
SO2	2014	HGM	8760	379
SO2	2014	IZT	8760	640
SO2	2014	LLA	8760	898
SO2	2014	LPR	8760	6424
SO2	2014	MER	8760	706
SO2	2014	MON	8760	8760
SO2	2014	NEZ	8760	1474
SO2	2014	PED	8760	719
SO2	2014	SAG	8760	1631
SO2	2014	SFE	8760	707
SO2	2014	SJA	8760	1058
SO2	2014	SUR	8760	946
SO2	2014	TAH	8760	1646
SO2	2014	TLA	8760	489
SO2	2014	TLI	8760	356
SO2	2014	TPN	8760	1099
SO2	2014	UAX	8760	418
SO2	2014	UIZ	8760	275
SO2	2014	VIF	8760	557
SO2	2014	XAL	8760	467
SO2	2015	ACO	8760	3546
SO2	2015	AJM	8760	696
SO2	2015	ATI	8760	3128
SO2	2015	BJU	2496	128
SO2	2015	CAM	8760	771
SO2	2015	CCA	8760	645
SO2	2015	CHO	8760	295
SO2	2015	CUA	8760	4329
SO2	2015	CUT	8760	465
SO2	2015	FAC	8760	482
SO2	2015	HGM	8760	408
SO2	2015	INN	2112	478
SO2	2015	IZT	8760	729
SO2	2015	LLA	8760	1479
SO2	2015	LPR	8760	3611
SO2	2015	MER	8760	725
SO2	2015	MGH	8760	573
SO2	2015	MON	8760	6154
SO2	2015	NEZ	8760	354
SO2	2015	PED	8760	1114
SO2	2015	SAG	8760	218
SO2	2015	SFE	8760	4518
SO2	2015	SJA	8760	3104
SO2	2015	SUR	1368	68
SO2	2015	TAH	8760	3475
SO2	2015	TLA	8760	442
SO2	2015	TLI	8760	3172
SO2	2015	TPN	1656	210
SO2	2015	UAX	8760	288
SO2	2015	UIZ	8760	856
SO2	2015	VIF	8760	3878
SO2	2015	XAL	8760	411
SO2	2016	ACO	8784	2950
SO2	2016	AJM	8784	464
SO2	2016	ATI	8784	2904
SO2	2016	BJU	8784	1058
SO2	2016	CAM	8784	736
SO2	2016	CCA	8784	919
SO2	2016	CHO	8784	1526
SO2	2016	CUA	8784	3997
SO2	2016	CUT	8784	1038
SO2	2016	FAC	8784	1175
SO2	2016	HGM	8784	333
SO2	2016	INN	8784	1700
SO2	2016	IZT	8784	1410
SO2	2016	LLA	8784	1213
SO2	2016	LPR	8784	3355
SO2	2016	MER	8784	903
SO2	2016	MGH	8784	400
SO2	2016	MON	8784	5524
SO2	2016	MPA	8208	405
SO2	2016	NEZ	8784	791
SO2	2016	PED	8784	905
SO2	2016	SAG	8784	1026
SO2	2016	SFE	8784	2932
SO2	2016	SJA	8784	3609
SO2	2016	TAH	8784	2622
SO2	2016	TLA	8784	720
SO2	2016	TLI	8784	2628
SO2	2016	UAX	8784	729
SO2	2016	UIZ	8784	882
SO2	2016	VIF	8784	2235
SO2	2016	XAL	8784	598
SO2	2017	ACO	8760	1035
SO2	2017	AJM	8760	819
SO2	2017	ATI	8760	1053
SO2	2017	BJU	8760	706
SO2	2017	CAM	8760	2315
SO2	2017	CCA	8760	1123
SO2	2017	CHO	8760	1464
SO2	2017	CUA	8760	1137
SO2	2017	CUT	8760	668
SO2	2017	FAC	8760	894
SO2	2017	HGM	8760	795
SO2	2017	INN	8760	1353
SO2	2017	IZT	8760	1145
SO2	2017	LLA	8760	612
SO2	2017	LPR	8760	2019
SO2	2017	MER	8760	980
SO2	2017	MGH	8760	910
SO2	2017	MON	8760	1320
SO2	2017	MPA	8760	1317
SO2	2017	NEZ	8760	2562
SO2	2017	PED	8760	1434
SO2	2017	SAG	8760	1639
SO2	2017	SFE	8760	525
SO2	2017	SJA	8760	2940
SO2	2017	TAH	8760	1210
SO2	2017	TLA	8760	907
SO2	2017	TLI	8760	1025
SO2	2017	UAX	8760	423
SO2	2017	UIZ	8760	1955
SO2	2017	VIF	8760	1330
SO2	2017	XAL	8760	951

evidencia A4 AWS:

Archivo Mapper, Reducer: /MapReduce/mapper4.py, /MapReduce/reducer4.py Archivo de salida(Particiones): /MapReduce/mr_a_4.csv (part-00000-part-00006)

A.5 ¿Cuántos registros hay por estación meteorológica en el Estado de México?

library(readr)
respa5 <- read_csv('./MapReduce/mr_a_5.csv/resultado.csv',col_names=TRUE)

## Parsed with column specification:
## cols(
##   id_station = col_character(),
##   Total = col_integer(),
##   Nulo = col_integer()
## )

kable(respa5)

id_station	Total	Nulo
ACO	534768	132494
ATI	936000	193680
CHO	516504	209486
CUT	292320	39029
FAC	1490256	195628
INN	123576	29644
LLA	587352	249705
LPR	587352	239686
MON	534768	152922
NEZ	429576	90757
SAG	1621752	271826
TLA	1919784	278474
TLI	1165896	208801
VIF	1218504	265613
XAL	1849656	299634

evidencia A5 AWS:

Archivo Mapper, Reducer: /MapReduce/mapper5.py, /MapReduce/reducer5.py Archivo de salida(Particiones): /MapReduce/mr_a_5.csv (part-00000-part-00006)

PIG

Nota.- para estos ejercicios se tomaron en cuenta las fechas independientemente de si había hora 24

Preambulo

• Para todos los ejercicios, se eliminaron los registros con mediciones nulas; lo anterior, en virtud de que al no tener valor, no se pueden utilizar ni interpretar adecuadamente.

• Para las preguntas B.2 y B.3 se eliminaron lo siguientes contaminantes pues no tienen una ecuación de transformación a IMECA asociada y por lo tanto no fue posible compararlos con los demás contaminantes: NO, NOX y PMCO.

B.1

¿Cuál es la estación meteorológica más “nueva”?

La estación meteorológica más nueva es Milpa Alta (MPA) pues su primer registro es en enero 2016.

library(readr)

respb1 <- read_csv('./pig/pig_b_1.csv',col_names=TRUE,col_types =cols(
  clave = col_character(),
  nombre = col_character(),
  delegacion_municipio = col_character(),
  entidad = col_character(),
  fecha_ingreso = col_character()
))

kable(respb1)

clave	nombre	delegacion_municipio	entidad	fecha_ingreso
MPA	Milpa Alta	Milpa Alta	CDMX	2016-01-20T00:00:00.000Z

Archivo Script: pig/script_pig_B1.pig Archivo de salida: pig/pig_b_1.csv

B.2

¿Cuál es el contaminante con la medición más alta? -ten cuidado con las unidades de cada contaminante!-, ¿en qué fecha sucedió?, ¿qué estación metorológica la registró?

El contaminante con la medicion más alta fue PM2.5 con un valor IMECA de 1319.52. La fecha en que sucedió fue el 16-04-2013 en al estación Xalostoc (XAL), en el Estado de México.

library(readr)
respb2 <- read_csv('./pig/pig_b_2.csv',col_names=TRUE)

## Parsed with column specification:
## cols(
##   date = col_character(),
##   id_parameter = col_character(),
##   value = col_double(),
##   id_station = col_character(),
##   nombre = col_character(),
##   entidad = col_character(),
##   imeca = col_double()
## )

kable(respb2)

date	id_parameter	value	id_station	nombre	entidad	imeca
16/04/2013 11:00	PM2.5	988	XAL	Xalostoc	Estado de México	1319.522

Es importante destacar que aunque se obtuvo este valor de IMECA, probablemente exista algun problema con el “value” de el presente registro, pues en internet se indicaba que el valor máximo de IMECA es 500.

Archivo Script: pig/script_pig_B2.pig Archivo de salida: pig/pig_b_2.csv

B.3

¿Cuál es el contaminante con la medición más baja? -ten cuidado con las unidades de cada contaminante!-, ¿en qué fecha sucedió?, ¿qué estación metorológica la registró?

library(readr)
respb3 <- read_csv('./pig/pig_b_3.csv',col_names=TRUE)

## Parsed with column specification:
## cols(
##   date = col_character(),
##   id_parameter = col_character(),
##   value = col_double(),
##   id_station = col_character(),
##   nombre = col_character(),
##   entidad = col_character(),
##   imeca = col_double()
## )

kable(head(respb3,n=20))

date	id_parameter	value	id_station	nombre	entidad	imeca
09/01/2014 14:00	CO	0	ACO	Acolman	Estado de México	0
11/07/2015 16:00	CO	0	ACO	Acolman	Estado de México	0
11/08/2015 24:00	CO	0	ACO	Acolman	Estado de México	0
12/07/2015 14:00	CO	0	ACO	Acolman	Estado de México	0
11/07/2015 15:00	CO	0	ACO	Acolman	Estado de México	0
11/07/2015 14:00	CO	0	ACO	Acolman	Estado de México	0
11/07/2015 13:00	CO	0	ACO	Acolman	Estado de México	0
11/07/2015 11:00	CO	0	ACO	Acolman	Estado de México	0
12/08/2015 04:00	CO	0	ACO	Acolman	Estado de México	0
12/07/2015 05:00	CO	0	ACO	Acolman	Estado de México	0
11/07/2015 03:00	CO	0	ACO	Acolman	Estado de México	0
12/08/2015 02:00	CO	0	ACO	Acolman	Estado de México	0
11/07/2015 02:00	CO	0	ACO	Acolman	Estado de México	0
11/07/2015 01:00	CO	0	ACO	Acolman	Estado de México	0
10/07/2015 24:00	CO	0	ACO	Acolman	Estado de México	0
12/07/2015 15:00	CO	0	ACO	Acolman	Estado de México	0
11/07/2015 05:00	CO	0	ACO	Acolman	Estado de México	0
19/09/2016 22:00	SO2	0	ACO	Acolman	Estado de México	0
08/12/2016 20:00	SO2	0	ACO	Acolman	Estado de México	0
04/09/2016 16:00	CO	0	ACO	Acolman	Estado de México	0

No es posible determinar el contaminante con la medición más baja (tomando el IMECA como unidad para realizar la comparación entre variables); lo anterior, pues existen 328,277 mediciones con “value” cero y por lo tanto el valor IMECA que se calcula también es cero en dichas mediciones. En particular, lo anterior sucede con los siguientes contaminantes: CO, SO2, O3, PM2.5 y NO2.

No obstante, se anexa base con todas las mediciones cero, pues son las que constituirian las mediciones más bajas.

Archivo Script: pig/script_pig_B3.pig Archivo de salida: pig/pig_b_3.csv

B.4

¿Cuál es el promedio de mediciones (número de observaciones) de cada estación meteorológica por día (redondeado a enteros)?

El promedio de las mediciones se muestra en la última columna:

estacion,nombre,num_dias,num_obs,promedio_mediciones
ACO,Acolman,3437,402274,117
AJM,Ajusco Medio,1076,217270,201
AJU,Ajusco,969,35792,36
ATI,Atizapán,8256,742320,89
BJU,Benito Juarez,7143,632556,88
CAM,Camarones,4914,500148,101
CCA,Centro de Ciencias de la Atmósfera,1212,182193,150
CHO,Chalco,3465,307018,88
CUA,Cuajimalpa,8155,464084,56
CUT,Cuautitlán,1995,253291,126
FAC,FES Acatlán,10743,1294628,120
GAM,Gustavo A. Madero,735,23477,31
HGM,Hospital General de México,2116,409780,193
INN,Investigaciones Nucleares,773,93932,121
IZT,Iztacalco,3738,591241,158
LLA,Los Laureles,8052,337647,41
LPR,La Presa,9358,347666,37
MER,Merced,11183,1657411,148
MGH,Miguel Hidalgo,1061,218803,206
MON,Montecillo,8241,381846,46
MPA,Milpa Alta,687,88220,128
NEZ,Nezahualcóyotl,2182,338819,155
PED,Pedregal,11341,1599425,141
SAG,San Agustín,9594,1349926,140
SFE,Santa Fe,1861,341822,183
TAH,Tláhuac,8539,690603,80
TLA,Tlalnepantla,11178,1641310,146
TLI,Tultitlán,8588,957095,111
UAX,UAM Xochimilco,2129,333794,156
UIZ,UAM Iztapalapa,9883,1278624,129
VIF,Villa de las Flores,8262,952891,115
XAL,Xalostoc,11082,1550022,139

Archivo Script: pig/script_pig_B4.pig Archivo de salida: pig/pig_b_4.csv

B.5

¿Cuántas veces por año hemos estado con \(NO_{x}\) entre la Fase I y la Fase II de contingencia ambiental? (entre 191 y 239 -inclusive-) Promedia el contaminante por día

Para este ejercicio se utilizó el contaminante \(NO_X\) haciendo uso de la ecuación de transformación a IMECA de NO2, es decir; la ecuación simplificada: \(0.001*C[NO_X]*100/0.21\), donde \(C[NO_X]\) es la concentración de \(NO_X\).

Por otro lado, utilizando el promedio del contaminante por día se obtienen cero resultados, razón por la cual se utilizó el máximo por dia.

Considerando lo anterior, se obtuvo que hemos estado entre la Fase I y Fase II el siguiente número de veces:

year,fase1_fase2
1986,26
1987,28
1988,13
1989,23
1990,26
1991,16
1992,28
1993,79
1994,81
1995,89
1996,152
1997,145
1998,101
1999,69
2000,102
2001,45
2002,38
2003,35
2004,36
2005,46
2006,42
2007,28
2008,32
2009,26
2010,24
2011,29
2012,33
2013,39
2014,20
2015,14
2016,22
2017,26

Archivo Script: pig/script_pig_B5.pig Archivo de salida: pig/pig_b_5.csv

Hive (C)

Nota.- para estos ejercicios se procesa la información de la siguiente manera se juntan todos los **archivos en 1 solo es decir contaminantes_1986 a contaminantes_2017 y este archivo se nombra como contaminantes.csv, posterior para los registros con fecha 31/12/2017 24:00 se eliminan dela base dado que estos registros en realidad pertenecen a la fecha 01/01/2018 entonces se eliminan 241 registros y se crea la base contaminantesf con este query:**

create table contaminantesf as select*from contaminantes where year(from_unixtime(unix_timestamp(`date`,'dd/MM/yyyy HH:mm')))!=2018;

y sobre esta base se hacen las consultas para responder las preguntas:

C.1 ¿En qué hora (solo hora, en formato 0-23) del día normalmente hay picos por contaminante/mes? ¡Incluir la unidad del contaminante! (catálogo de unidades) Por ejemplo: |contaminante|mes|hora|valor|unidad| |:—–|:—–|:——|:—-| |CO|enero|8|0.8|partes por millon| |NO|enero|10|1|pates por billon|

library(readr)
respc1 <- read_csv('./hive/hive_C_1.csv',col_names=TRUE)

## Parsed with column specification:
## cols(
##   b.id_parameter = col_character(),
##   b.mes = col_integer(),
##   b.hora = col_integer(),
##   b.value = col_double(),
##   b.nombre_unidad = col_character()
## )

kable(respc1)

b.id_parameter	b.mes	b.hora	b.value	b.nombre_unidad
CO	10	9	30.4	partes por millon
CO	4	9	33.0	partes por millon
CO	5	17	36.9	partes por millon
NO	6	7	430.0	partes por billon
NO	4	7	572.0	partes por billon
NOX	8	8	496.0	partes por billon
NOX	4	7	633.0	partes por billon
NOX	12	4	716.0	partes por billon
PM10	11	18	965.0	microgramos por metro cubico
PM2.5	7	12	132.0	microgramos por metro cubico
PM2.5	11	11	378.0	microgramos por metro cubico
PMCO	10	8	154.0	microgramos por metro cubico
PMCO	11	9	204.0	microgramos por metro cubico
PMCO	2	20	282.0	microgramos por metro cubico
PMCO	7	16	387.0	microgramos por metro cubico
SO2	3	9	427.0	partes por billon
SO2	5	16	444.0	partes por billon
SO2	1	3	498.0	partes por billon
CO	8	10	33.0	partes por millon
CO	6	20	36.3	partes por millon
CO	2	9	39.3	partes por millon
NO	8	7	376.0	partes por billon
NO	3	7	563.0	partes por billon
NO	10	7	581.0	partes por billon
NO2	9	10	260.0	partes por billon
NO2	10	10	332.0	partes por billon
NOX	6	8	494.0	partes por billon
NOX	6	9	494.0	partes por billon
NOX	3	7	611.0	partes por billon
NOX	10	7	647.0	partes por billon
O3	6	13	360.0	partes por billon
O3	10	13	404.0	partes por billon
PM10	9	17	961.0	microgramos por metro cubico
PM10	5	19	998.0	microgramos por metro cubico
PM2.5	9	23	159.0	microgramos por metro cubico
PM2.5	5	11	281.0	microgramos por metro cubico
PM2.5	3	11	345.0	microgramos por metro cubico
PMCO	9	7	339.0	microgramos por metro cubico
PMCO	3	20	545.0	microgramos por metro cubico
PMCO	4	19	672.0	microgramos por metro cubico
PMCO	1	1	816.0	microgramos por metro cubico
SO2	4	10	476.0	partes por billon
SO2	12	0	481.0	partes por billon
SO2	11	17	491.0	partes por billon
NO	7	7	378.0	partes por billon
NO	11	7	469.0	partes por billon
NO	2	8	688.0	partes por billon
NO2	5	10	306.0	partes por billon
NO2	3	9	324.0	partes por billon
NOX	1	8	783.0	partes por billon
O3	1	15	377.0	partes por billon
O3	8	14	403.0	partes por billon
O3	4	14	413.0	partes por billon
PM10	10	15	930.0	microgramos por metro cubico
PM10	4	17	1269.0	microgramos por metro cubico
PM2.5	6	15	166.0	microgramos por metro cubico
PM2.5	4	11	988.0	microgramos por metro cubico
PMCO	6	18	376.0	microgramos por metro cubico
PMCO	12	18	666.0	microgramos por metro cubico
SO2	9	18	443.0	partes por billon
CO	9	19	32.6	partes por millon
CO	1	20	39.0	partes por millon
NO2	6	12	251.0	partes por billon
NO2	11	10	447.0	partes por billon
PM2.5	12	9	690.0	microgramos por metro cubico
PM2.5	2	5	698.0	microgramos por metro cubico
SO2	6	21	409.0	partes por billon
SO2	10	11	452.0	partes por billon
CO	12	10	35.4	partes por millon
NO	9	7	430.0	partes por billon
NO	5	7	531.0	partes por billon
NO	12	4	650.0	partes por billon
NO2	7	10	234.0	partes por billon
NO2	8	15	243.0	partes por billon
NO2	4	10	292.0	partes por billon
NOX	9	7	498.0	partes por billon
NOX	5	7	577.0	partes por billon
NOX	2	8	755.0	partes por billon
O3	5	12	361.0	partes por billon
O3	7	13	361.0	partes por billon
O3	2	13	441.0	partes por billon
O3	3	14	475.0	partes por billon
PM10	7	14	817.0	microgramos por metro cubico
PM10	6	16	959.0	microgramos por metro cubico
PM10	8	11	994.0	microgramos por metro cubico
PM10	2	19	998.0	microgramos por metro cubico
PM10	12	17	1020.0	microgramos por metro cubico
PM2.5	1	9	681.0	microgramos por metro cubico
PM2.5	10	21	777.0	microgramos por metro cubico
PMCO	8	6	201.0	microgramos por metro cubico
PMCO	5	19	344.0	microgramos por metro cubico
SO2	1	0	498.0	partes por billon
SO2	1	10	498.0	partes por billon
CO	7	11	33.2	partes por millon
CO	11	19	36.6	partes por millon
CO	3	9	36.8	partes por millon
CO	5	20	36.9	partes por millon
NO	1	8	702.0	partes por billon
NO2	2	12	421.0	partes por billon
NO2	12	11	444.0	partes por billon
NO2	1	11	463.0	partes por billon
NOX	9	22	498.0	partes por billon
NOX	7	9	499.0	partes por billon
NOX	11	7	511.0	partes por billon
O3	11	13	359.0	partes por billon
O3	12	16	402.0	partes por billon
O3	9	14	405.0	partes por billon
PM10	1	16	1319.0	microgramos por metro cubico
PM10	3	19	1570.0	microgramos por metro cubico
PM2.5	8	17	150.0	microgramos por metro cubico
SO2	8	9	449.0	partes por billon
SO2	7	19	479.0	partes por billon
SO2	2	9	493.0	partes por billon

evidencia C1 HUE:

Archivo hql: /hive/script_hive_C1.hql Archivo de salida: /hive/hive_C_1.csv

Nota- para preguntas 2 y 3 se utilizó el máximo por dia en vez del promedio ya que este hace más sentido y además en datos el promedio no daba nada, además para promediar no se tomaron en cuenta los valres nulos

C.2 ¿Cuántas veces por año hemos estado con \(O_{3}\) entre la Fase I y la Fase II de contingencia ambiental? (entre 191 y 239 -inclusive-) Promedia el contaminante por día

Fórmula de transformación a Imeca=O3.001100/.11

library(readr)
respc2 <- read_csv('./hive/hive_C_2.csv',col_names=TRUE)

## Parsed with column specification:
## cols(
##   anio = col_integer(),
##   fases = col_integer()
## )

kable(respc2)

anio	fases
1986	19
1987	49
1988	98
1989	48
1990	99
1991	112
1992	105
1993	83
1994	129
1995	129
1996	99
1997	83
1998	89
1999	70
2000	52
2001	35
2002	32
2003	7
2004	2
2005	1
2006	1

evidencia C2 HUE:

Archivo hql: /hive/script_hive_C2.hql Archivo de salida: /hive/hive_C_2.csv

C.3 ¿Cuántas veces por año hemos estado con \(SO_{2}\) entre la Fase I y la Fase II de contingencia ambiental? (entre 191 y 239 -inclusive-) Promedia el contaminante por día

Fórmula de transformación a Imeca=O3.001100/.13

library(readr)
respc3 <- read_csv('./hive/hive_C_3.csv',col_names=TRUE)

## Parsed with column specification:
## cols(
##   anio = col_integer(),
##   fases = col_integer()
## )

kable(respc3)

anio	fases
1986	28
1987	37
1988	72
1989	37
1990	59
1991	25
1992	9
1993	3
1994	4
1995	5
1996	3
1997	2
1998	6
1999	2
2000	9
2001	15
2002	8
2003	5
2004	6
2005	14
2006	2
2007	5
2008	4
2010	3
2011	5
2013	7
2014	2
2015	2
2016	1
2017	2

evidencia C3 HUE:

Archivo hql: /hive/script_hive_C3.hql Archivo de salida: /hive/hive_C_3.csv

C.4 De acuerdo a la definición del índice IMECA (pag 6 pdf) ¿Cuántas veces y cuáles veces hemos estado en un nivel IMECA malo para \(PM_{2.5}\)? Promedia el contaminante por día

Para que \(PM_{2.5}\) sea tomado como malo su valor debe estar entre 40.5 y 65.4 equivalente al rango de 101-150 imecas segun el pdf. son 378 y son los sguientes:

library(readr)
respc4 <- read_csv('./hive/hive_C_4.csv',col_names=TRUE,col_types =cols(
  id_parameter = col_character(),
  fech_d = col_character(),
  prom_val = col_double()
))
kable(respc4)

id_parameter	fech_d	prom_val
PM2.5	2003-11-22	42.93583
PM2.5	2003-11-26	42.64706
PM2.5	2003-11-27	42.89474
PM2.5	2003-11-29	47.31746
PM2.5	2003-12-05	46.65608
PM2.5	2003-12-08	44.98429
PM2.5	2003-12-09	53.47312
PM2.5	2003-12-10	41.93194
PM2.5	2003-12-11	48.16402
PM2.5	2003-12-12	44.52198
PM2.5	2003-12-16	43.11053
PM2.5	2003-12-17	41.95213
PM2.5	2003-12-18	43.54749
PM2.5	2003-12-19	41.26882
PM2.5	2003-12-20	59.29412
PM2.5	2003-12-21	65.17368
PM2.5	2003-12-23	60.97076
PM2.5	2003-12-24	49.69714
PM2.5	2003-12-26	64.16667
PM2.5	2003-12-27	55.56522
PM2.5	2003-12-28	54.21466
PM2.5	2003-12-29	51.56684
PM2.5	2003-12-30	43.33889
PM2.5	2003-12-31	41.30120
PM2.5	2004-01-02	53.34356
PM2.5	2004-01-03	40.82184
PM2.5	2004-01-11	57.29940
PM2.5	2004-01-12	43.21951
PM2.5	2004-01-13	43.56604
PM2.5	2004-01-14	46.86905
PM2.5	2004-01-23	40.62295
PM2.5	2004-02-03	45.95628
PM2.5	2004-02-07	51.26596
PM2.5	2004-02-27	40.68852
PM2.5	2004-03-06	44.29630
PM2.5	2004-03-07	43.91803
PM2.5	2004-03-11	46.56395
PM2.5	2004-03-12	40.73256
PM2.5	2004-03-17	46.62983
PM2.5	2004-04-21	45.40341
PM2.5	2004-04-30	44.25263
PM2.5	2004-05-05	40.56021
PM2.5	2004-05-11	41.33533
PM2.5	2004-05-24	41.10843
PM2.5	2004-10-25	40.80460
PM2.5	2004-11-20	40.83133
PM2.5	2004-11-21	41.26708
PM2.5	2004-11-22	41.58228
PM2.5	2004-11-30	43.01527
PM2.5	2004-12-03	54.88514
PM2.5	2004-12-04	40.79762
PM2.5	2004-12-05	48.29560
PM2.5	2004-12-06	59.99386
PM2.5	2004-12-08	49.77241
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PM2.5	2017-03-24	41.87500
PM2.5	2017-04-05	43.01316
PM2.5	2017-05-01	40.61859
PM2.5	2017-05-03	43.90244
PM2.5	2017-05-09	42.29762
PM2.5	2017-05-10	41.43425
PM2.5	2017-05-17	42.23513
PM2.5	2017-05-18	40.59375
PM2.5	2017-12-02	47.98319
PM2.5	2017-12-14	53.70185
PM2.5	2017-12-25	43.01309

evidencia C4 HUE:

Archivo hql: /hive/script_hive_C4_cuantos.hql, /hive/script_hive_C4_cuales.hql Archivo de salida: /hive/hive_C_4.csv

C.5 De acuerdo a la definición del índice IMECA (pag 6 pdf) ¿Cuántas veces y cuáles veces hemos estado en un nivel IMECA malo para \(PM_{10}\)? Promedia el contaminante por día

han sido 72 veces, recordar que para que el nivel sea considerado malo debe ser entre los valores 121 y 220 para \(PM_{10}\), equivalente al rango de 101-150 imecas segun el pdf.

library(readr)
respc5 <- read_csv('./hive/hive_C_5.csv',col_names=TRUE,col_types =cols(
  id_parameter = col_character(),
  fech_d = col_character(),
  prom_val = col_double()
) )
kable(respc5)

id_parameter	fech_d	prom_val
PM10	1995-01-01	170.0180
PM10	1995-01-03	142.3655
PM10	1995-01-04	141.4421
PM10	1996-01-11	136.4222
PM10	1996-02-11	145.1383
PM10	1996-02-23	129.8884
PM10	1996-03-02	122.6085
PM10	1996-03-16	123.5263
PM10	1996-03-19	126.6479
PM10	1996-03-20	125.2037
PM10	1996-04-01	131.8177
PM10	1996-04-15	132.0474
PM10	1996-06-14	132.4381
PM10	1996-06-21	122.6422
PM10	1996-12-07	126.1810
PM10	1997-01-01	121.8922
PM10	1997-01-17	133.3627
PM10	1997-01-18	150.4363
PM10	1997-01-19	126.5490
PM10	1997-01-25	128.6761
PM10	1997-01-27	142.3676
PM10	1997-01-28	142.1814
PM10	1997-02-04	138.5072
PM10	1997-02-07	140.0047
PM10	1997-02-21	122.5980
PM10	1997-02-22	129.1650
PM10	1997-02-24	121.1722
PM10	1997-02-25	131.8050
PM10	1997-02-26	125.5584
PM10	1997-02-27	128.5147
PM10	1997-03-03	140.1502
PM10	1997-03-04	167.2133
PM10	1997-03-05	207.0882
PM10	1997-03-10	125.2878
PM10	1997-03-14	133.5258
PM10	1997-03-15	121.0939
PM10	1997-07-01	121.6070
PM10	1997-12-10	129.1584
PM10	1998-02-04	128.0721
PM10	1998-02-24	122.6818
PM10	1998-03-09	135.7031
PM10	1998-03-10	146.8622
PM10	1998-03-20	121.6295
PM10	1998-03-31	134.9043
PM10	1998-04-07	121.1542
PM10	1998-05-02	122.7824
PM10	1998-05-03	122.6667
PM10	1998-05-04	141.0631
PM10	1998-05-05	150.4079
PM10	1998-05-06	171.6545
PM10	1998-05-07	160.1618
PM10	1998-05-08	149.0307
PM10	1998-05-09	181.3094
PM10	1998-05-10	165.9729
PM10	1998-05-11	149.7285
PM10	1998-05-12	152.9312
PM10	1998-05-13	155.1507
PM10	1998-05-14	179.7083
PM10	1998-05-15	158.1773
PM10	1998-05-16	134.3612
PM10	1998-05-18	132.4612
PM10	1998-05-23	134.1417
PM10	1998-05-24	133.9573
PM10	1998-05-25	131.6780
PM10	1998-05-26	135.2532
PM10	1998-12-19	163.2025
PM10	2003-01-01	136.9860
PM10	2003-12-25	163.4627
PM10	2005-01-01	167.4216
PM10	2006-01-01	136.5171
PM10	2006-01-13	127.1354
PM10	2006-03-16	142.7205

evidencia C5 HUE:

Archivo hql: /hive/script_hive_C5_cuantos.hql, /hive/script_hive_C5_cuales.hql Archivo de salida: /hive/hive_C_5.csv

SPARK

Levantamiento de tecnologías

Para el presente ejercicio levantamos un cluster en AWS con 3 nodos. (Con Spark y Zeppelin por supuesto)

Y después montamos zeppelin desde nuestro navegador abriendo un “canal” vía la terminal.

Y cargamos los datos (vía S3 primero).

D.1 Realiza un pequeño profiling a los datos por métrica/año indicando: min, max, mean, approximateQuantiles, desviación estándar, número de datos sin registro (nulos, vacíos).

Para éste ejercicio, hicimos uso de la programación funcional y la recursión de Spark/Pyspark/Python y cargamos todo en una sola ‘linea de comando’ a un dataframe de pandas, ordenado primero por parámetro (métrica) y luego por año agregando minimo, maximo, media, cuantiles, desviación y nulos . Aquí la imagen preliminar del output: **El código de la consulta está en el archivo

Y luego guardamos el output en archivos distribuídos:

Archivo script: pyspark/script_spark_1.py
Archivo de parquets de salida: pyspark/spark_d_1

D.2 ¿Existe evidencia que sugiera que el metrobus ayudó a reducir contaminantes en ciertas estaciones meteorológicas? (No hace falta construir un modelo, qué nos dice la estadística descriptiva??)

Se corrió la consulta para almacenar los resultados por sucursal y contaminante en los años 2005, 2006 y 2007 para ver qué contaminantes bajaban en qué sucursales y así poder sospechar de alguna mejora, más no formular conclusiones todavía.

Los resultados para cada estación fueron los siguientes:

Podemos ver que SO2 y CO2 presentan evidencia de decrecimiento en estación: ARA.

Podemos ver que SO2 presenta evidencia de decrecimiento en estación: ATI.

Podemos ver que no hay evidencia de decrecimiento en estación: CAM.

Podemos ver que hay evidencia de decrecimiento en PM2.5 en estación: COY.

Podemos ver que hay evidencia de decrecimiento de O3 en estación: CUA.

Podemos ver que hay evidencia de decrecimiento de PM10, NO2, O3 y NOX en estación: HAN.

Podemos ver que hay evidencia de decrecimiento de CO en estación: IMP.

Podemos ver que No hay evidencia en estación: LAG.

Podemos ver que no hay evidencia en estación: LLA.

Podemos ver que hay ligera eviencia en SO2 en estación: LVI.

Podemos ver que no hay evidencia en estación: MIN.

Podemos ver que hay ligera evidencia en NO y NO2 en estación: PED.

Podemos ver que hay ligera evidencia en PM2.5 en estación: PER.

Podemos ver que hay ligera evidencia en NOX en estación: PLA.

Podemos ver que hay ligera evidencia en NOX en estación: SAG.

Podemos ver que hay clara evidencia en PM2.5 en estación: SJA.

Podemos ver que no hay evidencia en estación: SUR.

Podemos ver que hay ligera evidencia en todas excepto CO en estación: TAC.

Podemos ver que hay ligera evidencia en O3 en estación: TAH.

Podemos ver que no hay evidencia en estación: TAX.

Podemos ver que No hay evidencia en estación: TLA.

Podemos ver que hay ligera evidencia en SO2 y PM10 en estación: TLI.

Podemos ver que NO hay evidencia en estación: TPN.

Podemos ver que hay ligera evidencia en SO2 en estación: **VAL.

Podemos ver que hay ligera evidencia en PM10 en estación: VIF.

Archivo script: pyspark/script_spark_2.py
Archivo parquets de salida: pyspark/spark_d_2

Se creó un parquet de salida para cada estación:
### Conclusión: Se sugiere un estudio más profundo en donde se encontró evidencia de que fué el metrobús. Lo primero sería descartar las estaciones que no son geográficamente relevantes. Después sería revisar por meses dónde fueron los cambios para comparar con aperturas de diferentes partes del metrobús. En principio parece que SI podría haber influencia del metrobús en algunas métricas para algunos parámetros.

D.3 ¿Cuál es el contaminante que ha tenido mayor descenso con el paso del tiempo? Obtén el promedio por métrica del día (todas las estaciones), luego genera un lag por día, luego saca el promedio del lag por contaminante, selecciona el que tenga mayor lag. →→ ordena de 1986 a 2017!

El contaminante con mayor descenso en el paso del tiempo es NOX:

Archivo script: pyspark/script_spark_3.py
Archivo parquets de salida: pyspark/spark_d_3

D.4 De acuerdo al histórico de PM2.5 ¿cuál es el mes del año en el que se pone peor?

De acuerdo a su histórico, las temporadas del año cuando se pone peor son **Mayo* y Diciembre/Enero**. Por un lado Diciembre es fácil de explicar por la alta cantidad de tráfico generada por consumo de fin de año, pero en Mayo es una interrogante que habría que investigar más a fondo.

Archivo script: pyspark/script_spark_4.py
Archivo parquets de salida: pyspark/spark_d_4

D.5 ¿En qué horario/mes evitarías irte en Ecobici a cualquier lugar de acuerdo al histórico de mediciones de PM2.5?

Definitivamente y sin lugar a futura discusión, a mediodía, esto es; entre 11:00 y 12:00 de la mañana, cualquier mes del año y cualquier horario entre más alejado de éste mejor. Los meses nos hablan de que Invierno es lo peor y verano-otoño lo menos grave.

Archivo script: pyspark/script_spark_5.py
Archivo parquets de salida: pyspark/spark_d_5

Reflexiones

¿Consideras que el programa “Hoy no circula” ha funcionado? Explica la evidencia que sustenta tu respuesta

Exploración sobre programa de hoy no circula, para este estudio se reunieron los datos sobre el año de implementación (1989) y tres años antes y después, el comportamiento del Ozono (O3).

Podemos observar que no se puede concluír de esta información si ha funcionado o no, ya que no sabemos el cambio en número de automóviles, el cambio climático, la descentralización (o centralización) de la cdmx en los últimos 30 años, etc.

¿Agregarías restricciones más severas a la contingencia ambiental? ¿Los niveles de CDMX son adecuados de acuerdo a lo que sucede en otras partes del mundo para activación de contigencia ambiental? Explica la evidencia que sustenta tu respuesta

De la tabla del ejercicio C.3 se aprecia el numero de veces que se detonó entre Fase I y Fase II de contingencia relativa a \(SO_2\) ha disminuido con respecto a los años 90’s. Asimismo, de acuerdo a la tabla del ejercicio C.3, para el \(O_3\) desde el 2007 no se ha superado el umbral de los 194 puntos IMECA. Con la información que se cuenta no resulta claro este comportamiento. Po lo anterior, esbozaremos cómo se afectaría el numero de contingencias para \(O_3\) y \(PM10\) que de acuerdo a la información proporcionada, son los contaminantes que más detonan las contingencias. Lo anterior, bajo el escenario del límite actual (A) y considerando una disminución de 40 puntos IMECA en el límite (R).

En el caso del ozono, una disminución de 40 puntos IMECA del limite de 191; es decir, quedando un límite de 151 puntos IMECA, incrementaría en un 108% el inicio de la Fase I de contingencia, lo anterior considerando el máximo del contaminante por día.

Ozono   A   R
1986    47  85
1987    71  147
1988    136 244
1989    59  166
1990    157 254
1991    233 302
1992    182 273
1993    126 253
1994    166 276
1995    167 269
1996    127 245
1997    100 230
1998    106 226
1999    80  206
2000    56  207
2001    37  156
2002    34  136
2003    7   76
2004    2   52
2005    1   45
2006    1   23
2007    0   20
2008    0   12
2009    0   10
2010    0   7
2011    0   7
2012    0   3
2013    0   5
2014    0   3
2015    0   3
2016    0   7
2017    0   5

Por su parte, la misma disminución en el caso de \(PM10\) representaría un incremento del 754% en la activación de la Fase I de contingencia.

PM10    A     R
1995    19  110
1996    13  66
1997    24  104
1998    13  67
1999    8   82
2000    11  124
2001    16  116
2002    12  110
2003    18  117
2004    12  100
2005    11  96
2006    6   72
2007    2   51
2008    8   87
2009    10  90
2010    12  95
2011    6   100
2012    2   49
2013    8   83
2014    7   65
2015    5   55
2016    6   61
2017    4   91

En ambos casos vemos que el agregar restricciones más severas sin duda generaría un impacto positivo en el numero de contingencias que se activarían y por ende en la calidad de la aire; no obstante, más que agregar restricciones más severas a la contingencia ambiental, en nuestra opinión lo que se debe hacer es desincentivar el uso del automóvil y promover el uso de otros medios de transporte, lo cual debe ser un esfuerzo conjunto entre gobierno, inversión privada y ciudadanos. En primer lugar, el gobierno debe proveer un sistema de transporte robusto y eficiente, que tenga una mayor cobertura y alcance que el actual. Lo anterior, pues sin una opción viable de transporte colectivo, será muy difícil el modificar los habitos de transporte y por ende, los niveles de los contaminantes. En cuanto a la inversión privada, también se tienen que tomar medidas para regular la presencia de taxis y automóviles utilizados como Uber, pues no existe un adecuado control sobre la flota vehicular y reglas de cirulación. Asimismo, las empresas deben garantizar el cumplimiento de la legislación en materia ambiental y en cuanto a emisiones. Con la nueva reforma energética tanto la CRE, ASEA y PROFEPA deben tener claros los lineamientos y sanciones en materia ambiental y que en todos los casos garanticen el cumplimiento de los mismos. Finalmente, nosotros como ciudadanos tenemos que empezar a pensar en movilidad no sólo en términos de un atomóvil, así como evitar centrarnos en una visión consumista a corto plazo. Tenemos que comenzar a pensar en reusabilidad, en impacto ambiental y tratar de enfocarnos en energías limpias.

La ciudad de México no se encuentra entre las 10 ciudades con más contaminción del mundo, al menos en cuanto a niveles de ozono se refiere; no obstante, tiene niveles de contaminantes altos que indudablemente nos generan afecciones respiratorias. Otras ciudades en el mundo, como París y Los Ángeles, activan sus alarmas cuando los niveles IMECA sobrepasan los 100 puntos, por lo que se podrían endurecer los límites en nuestra ciudad. Sin embargo, el problema no se resuelve sólo con endurecer los límites, pues como mencionado con antelación, tiene que presentarse un cambio de raíz en todos los niveles y principalmente en el tema del uso del automóvil, pues de acuerdo al centro Mario Molina “La fuente que más contribuye a la contaminación en la Zona Metropolitana del Valle de México es el transporte; los vehículos particulares generan la mayor parte de los precursores de ozono y son la segunda fuente de emisión de partículas finas, sólo después del transporte pesado a diesel”. Lo anterior, se complica debido a la orografía de la ciudad que al estar en una cuenca, rodeada de montañas, se dificulta la salidad “natural” de los contaminantes. En virtud lo anterior, consideramos que por las características únicas que tiene la Ciudad de México, se deben de endurecer los límites, pero también es fundamental tomar otro tipo de acciones para controlar la flota vehicular. Podríamos seguir el ejemplo de Tokyo y Singapur, que lograron un mejor control de la contaminación vía el manejo adecuado de la flota vehicular impulsada por impuestos a los vehículos, donde dicho impuesto refleja el costo real que el vehículo tiene para la sociedad y su calidad de vida.

¿Consideras que la calidad de aire no es un peligro para los habitantes de esta ciudad? sobre todo para niños y adultos mayores. Justifica tu respuesta con evidencia

Del planteamiento del proyecto se sabe que el \(NO_2\) “…causa cambios irreversibles en la estructura y función de los pulmones en niños y personas asmáticas”, dentro de los datos notamos que dicho contaminante no ha superado el umbral de los 100 puntos IMECA, que es el paso de una calidad del aire de regular a mala desde 2006. Cabe destacar que el límite de 100 puntos IMECA se utiliza en otros paises para detonar la fase de contingencia como abordaremos más adelante.

year,fase1
1986,11
1987,35
1988,24
1989,16
1990,32
1991,12
1992,6
1993,28
1994,24
1995,32
1996,81
1997,35
1998,29
1999,17
2000,22
2001,1
2002,0
2003,5
2004,3
2005,3
2006,1
2007,0
2008,0
2009,0
2010,0
2011,0
2012,0
2013,0
2014,0

Este es el caso puntual de un contaminante que se indica tiene efectos en los pulmones de los niños y personas asmáticas; no obstante, todos los contaminantes impactan negativamente en la salud de los grupos más vulnerables y de acuerdo a la información del proyecto los niveles de \(O_3\) y de de \(PM10\) continúan disparando las alarmas de la Fase I y II de contingencia ambiental al superar los niveles permisibles.

En este sentido, la calidad del aire sí es un peligro, no sólo para los habitantes de la ciudad, sino también para animales y plantas y en general todo el ecosistema.

De acuerdo a World Health Organization, la contaminación ambiental afecta de formas distintas a los distintos grupos de la población, indica que los efectos más graves se producen en las personas que ya están enfermas; sin embargo, también afecta a los grupos más vulnerables como niños y ancianos y familias de escasos ingresos. Indican que en el mundo fallecen al año 1.3 millones de personas a causa de la contaminación atmosférica urbana y que los residentes de las ciudades donde hay niveles elevados de contaminación atmosférica, padecen más enfermedades cardiacas, problemas respiratorios y cánceres de pulmón.

En el caso puntual de la Ciudad de México, el peligro es inminente, no sólo por las características orográficas, el crecimiento poblacional, de la industria y de la flota vehícular, sino debido a que la implementación de las leyes y normas aplicables en materia medioambiental es muy laxa. No nos damos cuenta de que la afecciones respiratorias se está convirtiendo en un problema no solo de salud sino de política pública, pues el servicio médico que provee el estado resulta insuficiente para atender la creciente demanda.

El peligro que representa la contaminación ambiental para todos los seres vivos radica en el hecho de que es cancerígena, según lo determinó una evaluación de 2013 realizada por la Centro Internacional de Investigaciones sobre el Cáncer de la OMS, por lo tanto debemos de realizar todo lo que esté en nuestras manos disminuir los niveles de los contaminantes.

Hasta el momento, muchos de los problemas inherentes de la contaminación ambiental sólo nos han sido expuestos en forma de probabilidad, porcentajes y tendencias “la contaminación ambiental…esta estrechamente relacionada con el cáncer de pulmón; aumento de cancer en vías urinarias y vejiga; cardiopatías y neumopatías; está asociado al 72% de defunciones prematuras, entre otras”, pero las afecciones perceptibles en la gran mayoría de los casos no ha pasado de “irritaciones oculares, falta de aire y cansancio”“, lo que nos ha dado una falsa sensación de que el problema no es tan grave. Sin embargo, es un problema real y latente y sus afectaciones, en muchos casos no visibles, son graves para todo el ecosistema en su conjunto, por esto es de suma importancia que generemos conciencia sobre este problema y su solución.

Conclusiones

• En 2007 y 2015 son los años donde más estaciones meteorológicas han habido La estación meteorológica con más registros, en el Estado de México es FAC con casi 1.5mill de registros aunque el 13% de estos son nulos o s no se tomo registro.

• En la segunda mitad de los 90’s, la calidad del aire en la Ciudad de México era bastante mala, originando numerosas alertas de contingencia ambiental, a tal grado que en año 1996 se estuvo 152 veces entre la Fase I y Fase II de contingencia ambiental.

• El contaminante con la medición más alta fue el PM2.5 en Xalostoc Estado de México, lo que podría estar asociado al creciente desarrollo industrial de la zona y a la presencia de transporte de carga.

• Sería interasante evaluar si las 32 estaciones son suficientes para hacer un adecuado levantamiento de datos, o si se requiere el incluir alguna nueva estación, pues desde enero 2016 no se ha incluido ninguna estación de medición nueva.

• A las 7 Hrs. es cuando es mas frecuencia de picos encontramos y paticularmente estos son con Monóxido de nitrógeno y Óxidos de nitrógeno. Eaño donde más veces hemos estado entre fase 1 y 2 de contingencia por Ozono fue 1994 y 95, análogamente para Dióxido de nitrógeno esto se presentó más veces en 1988.

• Existen algunas tendencias muy claras por ejemplo en invierno varios parámetros suben su nivel y lo incrementan de forma suave, por lo que más que parecer que es el “tráfico de navidad” lo que lo provoca, más bien sería interesante investigar la correlación positiva que tenga con la temperatura y la correlación negativa que tenga con las precipitaciones durante el año.

• Es muy probable que el programa de metrobús haya tenido una influencia positiva sobre la disminución en algunos parámetros, pero habría que investigar a fondo si realmente es la causa principal y si lo es, cuánto tiempo duró.